决策树算法在图书馆个性化服务中的应用研究

本文对图书馆读者的借阅历史数据和相关信息进行深入地统计与分析,为不同背景、不同目的的用户提供满足个性化需求的图书资源,并预测其发展趋势,进而及时地提供及时的＂一对一＂个性化信息服务。     

决策树算法在图书馆个性化服务中的应用研究

本文对图书馆读者的借阅历史数据和相关信息进行深入地统计与分析,为不同背景、不同目的的用户提供满足个性化需求的图书资源,并预测其发展趋势,进而及时地提供及时的一对一个性化信息服务。     

决策树与模糊决策树的比较

对决策树与模糊决策树的异同进行了比较分析.模糊决策树是决策树在模糊环境下的一种推广 ,它作为一种知识表示形式更符合人类的思维.     

决策树算法在体育课教学质量分析中的应用

分析了ID3算法的基本原理及其实现过程,并把它应用到体育课教学质量的数据分析中,借助计算机对影响体育课教学的因素进行挖掘．结果表明,该方法能较好的对数据进行分类,获取的知识对今后体育课的教学改革有重要意义．     

决策树方法使用中的改进策略

本文介绍了决策树方法的基本理论,详细介绍了决策树的经典算法ID3算法的使用条件,提出了在实际应用中的限制,并对该算法实际的应用提出了改进措施,使决策树方法能更好的为数据挖掘领域服务。     

决策树ID3算法在客户信息分类中的应用

在现代企业,如何保留客户是企业客户管理的重要研究方向.使用决策树ID3 算法,分析客户的属性特征,实现客户信息的分类,找出各类客户的特征,有针对性地改善客户关系,从而避免客户流失,提高市场的占有率.     

决策树ID3分类算法的研究

决策树算法是数据挖掘中重要的分类算法,而ID3算法在决策树算法中最为著名。本文首先阐述了数据挖掘中决策树的基本思想。然后针对ID3算法运算复杂的缺点和倾向于取值较多的属性的缺点,对ID3算法予以改进,提出了ID3简化算法和ID3简化算法的二叉树存储算法;并通过实验对改进前后的算法进行了比较,实验表明改进后的算法是有效的。     

决策树中ID3算法的应用研究

ID3算法是数据挖掘中决策树方法的重要算法,它可以从海量数据中提取适应不同使用者需求的信息.以对学科成绩的挖掘为例,介绍为何使用、如何使用ID3算法,使之成为提高工作效率的有力工具.     

决策树在教学评价中的应用

决策树是用来解决分类问题的重要方法之一。ID3是决策树学习的核心算法,为此,本文给出了决策树构造思想和ID3决策树学习算法,并将其应用于教学评价之中,这样可以提高教学评价技术水平,提高教学评价的科学性、客观性和公正性,使之更好地为教学服务。     

基于决策树 ID3算法研究与实现

F:阐述数据挖掘的决策树算法,对ID3算法基本理论和原理进行介绍,运用该算法对教师教学质量测评数据进行分析,构造出质量测评数据决策树模型     

决策树算法在高校教学评价系统中的应用

课堂教学质量评价是教育管理过程中的重要环节。将决策树算法运用于教学评价之中,可以提高教学评价技术水平,使之更好地为教学服务。     

决策树在实验教学质量评价中的应用研究

高职院校的教育教学目的主要是培养学生实际性的工作能力,即培养学生动手能力和实践创新能力.这些能力的培养更多地依赖于教师对实验教学环节的安排与指导.本文将ID3决策树算法运用于实验教学质量评价体系中,得到影响实验教学质量的关键因素是实验指导.这一研究可以帮助教学管理人员进行科学决策,使之更好地为教学服务.     

决策树算法的研究及实例分析

分类与预测是数据挖掘技术中的一个重要研究领域．而决策树算法又是分类与预测的核心技术算法之一．描述ID3的主要算法,介绍信息增益、系统总熵和信息熵的概念及其计算公式;然后对ID3算法进行了深入地研究与分析;最后把决策树中的ID3算法运用在学生综合测评中．ID3算法最大的缺点是运算复杂,而且要花费较多的时间．     

基于改进ID3算法的决策树构建

介绍了决策树算法的基本原理,指出在决策树构建的过程中,ID3（Interative Dichotomic Version3）算法按照信息增益最大的原则选取属性,公式比较复杂,相应计算的复杂度也比较高,耗费较多的硬件资源．相对于ID3算法而言,条件概率决策树算法按照条件概率最大的原则选取属性,条件概率能够把属性和类别联系在一起,公式比较简单,有效地降低了计算的复杂性,并且决策树的建立提高了系统的精确度和检测速度．     

基于决策树的数据挖掘算法的应用与研究

数据挖掘是指从数据库中抽取隐含的、具有潜在使用价值信息的过程,是一种新型的数据分析技术.研究数据挖掘中的决策树算法以及决策树算法在具体的客户关系管理系统中的研究与分析,对数据挖掘中的决策树技术做了详细的描述.     

决策树算法的教育应用探讨

简单介绍了数据挖掘的概念和决策树算法技术,尤其是它所牵涉的信息论原理,并结合相关事例简要概述了决策树算法在教育层面上的应用．     

改进的决策树分类算法在高校学生综合评价中的应用

通过分析淮北职业技术学院的教务数据,把分类挖掘应用到学生综合评价分类上来,对学生的综合评价信息进行分类挖掘,发现影响学生综合评价的因素,为教学管理部门提供参考。     

决策树分类算法的分析和比较

在数据挖掘中存在多种算法,决策树分类算法是应用比较多的一种。基于决策树分类算法的研究现状,对各种决策树分类算法的基本思想进行了阐述,并对不同的算法进行了分析和比较。     

基于决策树方法的银行客户信用评估

分析了传统银行客户信用评估方法存在的问题,针对ID3算法存在的不足,提出了一种改进的ID3算法.实验结果表明,改进后的ID3算法分类正确率有所提高,所生成的决策树较为健壮、简洁,可以减少计算代价,提高计算效率.